시스템 식별 오류

시스템 식별 오류

요약

문서 t는 변경 불가능한 오류를 설명합니다 – 기능 식별 방법. 따라서 배경과 그에 따른 동기가 주어지며, 식별 문제가 왜 어려울 수 있는지를 보여주는 좋은 예가 있습니다. 약한 일반 가정에서는 각 시스템을 식별할 수 없지만 유연성을 사용하여 매개변수화할 수 있습니다. 다른 가정 하에서 식별 가능성이 달성되는 예도 제공됩니다. 변수 오류 모델에서 매개변수 결정에 대한 여러 접근 방식이 프레임워크됩니다. 사람이 다룰 때 기본 가정과 원칙이 강조 표시됩니다.

소개< /h2><섹션 >

이산 시간 시스템 ID 문제는 무엇이었습니까?< /h2>고유한 타임스탬프 시스템을 식별하는 작업은 다음과 같이 특성화될 수 있습니다. 여기서 x[n]은 실제로 전송된 신호이고 k[n]은 직선 시불변 인체(LTI)와 관련된 자체 임펄스 응답입니다. ), ϵ[n] 곱은 노이즈이고 y[n]은 실제로 정상적으로 수신되는 신호입니다.

손상된 것처럼 보이는 제품을 측정하여 선형 동적 시스템을 기반으로 시스템을 식별하기 위한 다양한 솔루션이 제공되었습니다(예: Ljung 참조). (1999) 및 Söderström 및 (1989) stoica. 반면에, 직선 역학 시스템의 모든 매개변수의 근사값과 일반적으로 단순한 외란에 의해 영향을 받는 데이터는 거의 해결할 수 없는 문제로 인식됩니다. 개별 출력과 출력에 측정 복잡성이나 노이즈가 있는 플롯은 일반적으로 EIV(오류 패턴)라고 합니다. 그럼에도 불구하고 목표가 특정 프로세스를 설명할 수 있는 물리적 법칙을 결정하는 것이지 미래의 행동을 예측하는 것이 아닌 경우 특정 관련 역할을 합니다. 천 개의 연락처. Science Index 또는 Elsevier Science Direct와 같은 다양한 출판물에 있는 각 데이터베이스는 이 주제에 대해 수백 개의 서로 다른 증거를 제공합니다. 이곳은 꽤 넓은 공간을 사용하고 있습니다. 논문 중 대다수는 실제 사용의 관점에서 작성되었으며 생물 의학, 화학 화학, 공학, 정원, 계량 경제학, 관리, 기계 공학, 금융, 생태계, 지구 과학, 이미징 시스템 및 주기 테스트에 합류할 수 있습니다. 따라서 번식력. 대부분의 경우 온라인 저널을 사용하고 현재 자동 접근 방식에 초점을 맞춘 회의 진행 상황입니다. 다양한 통계 포스터의 수많은 기사도 마찬가지입니다. 정적 웹사이트의 경우 EIV 표현은 잠재 모델과 같은 잘 알려진 주제를 안내하는 다른 표현에 매우 적합합니다. . 무음 입력과 무음 입력 중. 시끄러운 세부 사항에 따라 좋은 생각을 하는 것보다 개인이 관계 아래의 구체적인 내용을 더 잘 이해할 수 있기 때문일 수 있습니다. 이것은 계량 경제학과 연결된 다른 분야의 일부에서 흔히 볼 수 있는 “고전적인” 동기로 간주됩니다. 일부 응용 프로그램에서는 확인 실험을 다른 사람이 설계한 새로운 우수한 실험과 비교하는 데 도움이 되는 유용하고 흥미로운 화학 및 생물학, 경제학, 환경과 같은 비기술적 분야의 전형적인 프로그램, 또한, , 물론 모델러는 기록된 입력 및 생산성에 대한 실제 지식을 바탕으로 좋은 결과를 제공해야 합니다. 또 다른 상황은 다변량 데이터 세트의 특정 벡터가 모든 소수의 요인을 기반으로 근사화될 때 발생하며, 이는 식별 분석을 위한 상당히 표준적인 동기가 될 수 있습니다. 세 번째 상황은 사용자가 입력 및 출력 개념에서 사용 가능한 경고 신호에 대한 정확한 분류 정보가 충분하지 않고 “대칭” 템플릿 시스템을 사용하는 것을 선호하기 때문에 발생합니다. 이것은 행동 모델링 전술과 밀접한 관련이 있습니다(Hage et al., late Markovsky 90s, et al., 2006; Markovsky De with et al., 2005, Willems, 1986). 섹션 2의 일부로 EIV를 사용하면 문제가 발생하므로 나중에 다시 설명하겠습니다.

프로세스 식별의 용도는 무엇입니까?

시스템 식별 과정은 측정된 재무 정보를 기반으로 동적 시스템을 포함하는 p 수학적 솔루션을 생성하는 정확한 방법을 포함합니다. 시스템 식별에는 또한 실험의 특정 최적 설계와 모델 축소만큼 정확하게 이러한 상위 모델에 맞는 의미 있는 데이터의 효율적인 수집이 포함됩니다.

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